引言机动决策是无人战斗机 （Unmanned CombatAerial Vehicle，UCAV） 自主空战决策任务系统的重要组成环节［1-2］。将强化学习技术
2023-03-02 16:27:02
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基于强化学习的自举式关系抽取算法，王韬，程祥，知识图谱由<头实体，关系，尾实体>形式的三元组构成，能够将海量数据中的知识以图的方式进行组织，从而为下游智能服务的实现提供�
2023-02-28 22:29:18
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TensorFlow2中的分布式RL
是一个使用实现各种流行的分布增强学习算法的存储库。 分布式RL是适用于随机环境的算法。 如果您想研究Distribution RL，则此存储库将是最佳选择。 dist-rl-tf2包含由领先的AI研究机构发布的三种Distribution RL算法。
演算法
C51
论文作者Marc G.Bellemare，Will Dabney，RémiMunos 方法OFF政策/时间差异/无模型仅限离散操作
观念的核心
# idea01. The output of the Q Network is a Distribution Vector, not a Scalar Value.
def create_model ( self ):
input_state = Input (( self . state_dim ,))
h1 = Dens
2023-02-19 23:32:48
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PyTorch项目模板由以下工具赞助； 请通过查看并注册免费试用来帮助支持我们
PyTorch项目模板
聪明地实施PyTorch项目。
PyTorch项目的可扩展模板，包括图像分割，对象分类，GAN和强化学习中的示例。
考虑到深度学习项目的性质，我们没有机会考虑项目结构或代码模块化。 在处理了不同的深度学习项目并面对文件组织和代码重复的问题之后，我们提出了一个模块化项目结构来容纳任何PyTorch项目。 我们还想为社区提供各种PyTorch模型的基础。
这是和之间的联合工作
目录：
为什么使用此模板？
我们正在为任何PyTorch项目提出一个基准，以帮助您快速入门，在此您将有时间专注于
2023-02-17 21:03:28
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摘要当控制系统是复杂非线性系统时，设计一类优化控制器是非常复杂的。强化学习是从与控制对象的交互中学习优化策略。本文采取强化学习方法，在未知倒立摆数学模型情况下，
2023-02-07 14:34:06
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matlab最邻近内插代码人工智能临床医生：重症监护中的强化学习
强化学习模型的代码，适用于重症监护败血症患者的静脉输液和血管升压药的管理。
与出版相关：
作者：伦敦帝国理工学院Matthieu
Komorowski博士，2015-2019年-
研究中使用的2个数据集是：
MIMIC-III：
eICU-RI：未完全公开提供，此处提供子集：
队列定义：所有符合败血症3定义的成年患者：
该存储库包含：
I.Jupyter笔记本在MIMIC-III中执行数据提取（AIClinician_Data_extract_MIMIC3_140219.ipynb）
二。
Matlab代码以识别MIMIC-III中败血症患者的队列（AIClinician_sepsis3_def_160219.m）
三，
Matlab代码以重新创建MIMIC-III数据集（AIClinician_MIMIC3_dataset_160219.m）
IV。
Matlab代码（AIClinician_core_160219.m）可以：
从MIMIC-III训练数据集中建立500个不同的离散状态和动作MDP模型；
从针对MIMI
2023-01-17 18:10:40
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强化学习教父 Richard Sutton 的经典教材《Reinforcement Learning：An Introduction》第二版配套代码，本书分为三大部分，共十七章，对其简介和框架做了扼要介绍
2023-01-17 16:42:18
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Sutton＆Barto撰写的《强化学习：简介》 （第2版）包括本章练习。 该资料库存储了我在理解强化学习过程中对这些练习的尝试。 所有练习均在Rmarkdown中完成，并按章节分开。
章节：
1：简介
第一部分：表格求解方法
2：多臂匪
3：有限马尔可夫决策过程
4：动态编程
5：蒙特卡洛方法
6：时差学习
7：n步自举
8：使用表格方法进行计划和学习
第二部分：近似解法
9：基于策略的预测
10：基于策略的近似控制
11：近似的非策略方法
12：资格跟踪
13：政策梯度法
第三节：深入了解
14：心理学
15：神经科学
16：应用和案例研究
17：边疆
2023-01-15 12:51:20
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参考资料，https://zhuanlan.zhihu.com/p/32089487，本实现参考借鉴了该资源，本实现的立体四子棋为落子有限制版的立体四子棋(qubic),必须先下下层的棋子，上层的相关棋子才能继续落子，经过3500次的训练，ai水平基本可以了，模型为best_policy.model，python human_play.py即可对战。训练使用python train.py. python版本2
2023-01-03 15:29:42
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